IMPLEMENTASI ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI PERFORMA AKADEMIK MAHASISWA

Abstract

Performa akademik mahasiswa adalah indikator kunci keberhasilan pengelolaan program studi. Deteksi performa akademik dapat membantu pengelola program studi memonitor dan mengambil tindakan proaktif terhadap mahasiswa yang berpotensi mengalami kesulitan. Machine learning dapat menjadi solusi untuk mengatasi tantangan ini dengan membantu dalam klasifikasi dan deteksi kemampuan akademik mahasiswa. Teknik machine learning telah terbukti sangat efektif dalam menganalisis data yang kompleks dan mengungkap pola-pola tersembunyi yang sulit dideteksi oleh manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi implementasi algoritma machine learning dalam mendeteksi performa akademik mahasiswa, khususnya pada Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Nias. Dengan kemajuan teknologi, machine learning telah terbukti efektif dalam mengklasifikasi data dan mendeteksi pola tersembunyi yang tidak dapat diidentifikasi oleh metode tradisional. Penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk memprediksi performa akademik mahasiswa berdasarkan dataset yang dikumpulkan dari data primer mahasiswa. Dataset ini mencakup berbagai faktor seperti nilai IPK, kehadiran, partisipasi, serta penggunaan sumber daya belajar. Hasil analisis menunjukkan bahwa model SVM yang digunakan memiliki akurasi sebesar 77,59%, dengan bias yang lebih condong pada kelas mahasiswa dengan performa akademik baik. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi praktis dalam pengembangan metode pembelajaran yang lebih efektif dan personalisasi intervensi akademik di perguruan tinggi.